Как и зачем распознавать керн с помощью машинного зрения? Новое слово в цифровизации добывающей отрасли

Алексей Котов — руководитель проектов ООО «РГ Консалтинг».
Никита Ефимов — руководитель направления по развитию бизнеса ГК «Юзтех».

Неравномерная трансформация

Цифровая трансформация российского бизнеса движется с ускоренными темпами. По данным, озвученным премьер-министром Михаилом Мишустиным в ходе IX конференции «Цифровая индустрия промышленной России» в мае 2024 г., инвестиции компаний всех отраслей в цифровые технологии за последние четыре года выросли более чем на 80 %. В общей сложности сумма вложений превысила 4 трлн руб.

Объем средств, направленных на развитие ИТ-инфраструктуры, вырос на треть, объем внедрения программных продуктов — в 2,5 раза. По словам председателя правительства, «все это говорит о том, что бизнес отлично понимает важность применения инноваций в своей деятельности».

Отрасли проходят цифровую трансформацию неравномерно: некоторые компании только пробуют внедрять продвинутые технологии в свою работу, тогда как другие уже не могут без них существовать. Лидирующие позиции традиционно занимает ретейл, банки, строительство и металлургия.

Сфера добычи также неоднородна с точки зрения использования технологий. По оценке аналитического агентства ИТ-холдинга Т1, нефтегазодобывающая промышленность в 2022 г. стала одной из трех наиболее цифровых отраслей в стране. Она уступила лидерство лишь ретейлу и черной металлургии.

В то же время горнодобывающую промышленность обычно относят к более консервативным отраслям, где внедрение ИТ пока находится на среднем уровне. Однако направление активно развивается. В Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» подсчитали, что в 2023 г. компании, занимающиеся добычей полезных ископаемых, потратили на создание, распространение и использование цифровых технологий и связанных с ними товаров и услуг 55,5 млрд руб.

31 % горнодобывающих предприятий активно формируют цифровую стратегию, показал опрос компании «Рексофт». Однако лишь 29 % респондентов из числа руководителей ИТ и бизнес-подразделений заявили, что большая часть процессов в их компании охвачена цифровыми технологиями. В основном оцифрованы только ключевые процессы, либо организация и вовсе находится на старте своей трансформации в «цифру».

Наибольший интерес с точки зрения цифровизации у горнодобывающих компаний вызывают технологии управления качеством руды и буровзрывных работ, диспетчеризации открытых и подземных горных работ, а также повышения эффективности работы водителей автосамосвалов.

Более масштабно цифровые технологии внедряются в сферу добычи нефти. В ней не только применяют отдельные решения, но и создают полноценных виртуальных двойников — так называемые «цифровые месторождения». Инструмент позволяет в реальном времени собирать всевозможные данные с реального объекта: состояние оборудования, передвижение транспорта, аналитику процессов.

Распространение цифровых двойников нефтяных месторождений обладает весомыми экономическими эффектами. По данным Института проблем нефти и газа РАН, коэффициент извлечения нефти составляет 29 % для традиционных технологий, 38 % — для локальных цифровых решений, 47 % — для интеллектуальных месторождений с элементами кибернетики.

В реальности, где у месторождений есть цифровые двойники, монотонный ручной труд кажется пережитком прошлого. Однако некоторых этапов работы добывающих компаний все еще не коснулась рука цифрового прогресса. К ним до недавнего времени относилось распознавание керна.

Анализ керна: реалии и проблемы

Керн — образец породы, полученный из скважины, — выступает источником обширных данных. По нему геологи узнают о строении недр и составе горных пород. Из этого легко сделать вывод, что анализ керна — не только один из первичных, но и чрезвычайно важный процесс для любой добычи. Несмотря на это, его распознавание даже в 2025 г. делается традиционным способом.

На процесс сбора данных оказывают влияние условия работы команды геологов. Зачастую специалисты отправляются на труднодоступные территории со сложными погодными условиями. Не всегда геологи получают возможность пользоваться интернетом или ноутбуком для фиксации данных. Однако даже при работе в лаборатории российские геологи документируют характеристики горной породы традиционным способом в бумажных геологических журналах.

Для такого подхода характерно сразу несколько проблем, главная из которых — затраты времени. В среднем анализ одного образца может занимать от нескольких дней до нескольких недель. Если необходимо сложное геохимическое исследование, процесс может затянуться на месяцы.

Такая работа связана с повышенным вниманием, трудоемка и потенциально неточна в силу человеческого фактора. Интерпретация результатов анализа керна требует высокой квалификации специалистов. Неправильная интерпретация может привести к ошибочным решениям о бурении скважин или разработке месторождений, что обернется для компании-заказчика крупными финансовыми потерями.

Описание горных пород традиционным способом в журналах требует от геолога визуально изучить образец, зафиксировать его цвет, текстуру, структуру. На этом этапе легко допустить ошибку или субъективность в оценках — минусы, которые отрасль с переменным успехом старается устранить.

Алексей Котов
Руководитель проектов ООО «РГ Консалтинг»


«Вся современная геологическая интерпретация основана на работе с «big data», а это подразумевает стремление к минимизации человеческого фактора и исключению связанных с ним ошибок и субъективного подхода», — отметил Алексей Котов, руководитель проектов ООО «РГ Консалтинг».

Проблематика ручного распознавания керна напрямую связана и с кадровым голодом, который сформировался в добывающей отрасли несколько лет назад. В частности, с нехваткой профессиональных геологов.

«Дефицит кадров и, прежде всего, квалифицированных исполнителей полевых работ, в том числе документации керна, очень большой. Это можно понять из количества вакансий на www.hh.ru и уровней компенсации. Вакансий геологов всех уровней — около 1400. Полевой геолог в зависимости от региона, компании, графика работы и квалификации получает от 150 до 400 тыс. руб. в месяц», — рассказал Алексей Котов.

В статье «В золотодобыче кадры будут решать все. Причины дефицита кадров на золотодобыче в районах Крайнего Севера и Дальневосточном регионе», опубликованной в журнале «Золото и технологии», № 2 (64) (июнь 2024 г.), геологов небезосновательно называют «вымирающим классом». По данным, изложенным в материале, в 1978 г. в министерстве геологии СССР действовало 67 производственных геологических объединений, совершались сотни геологоразведочных экспедиций. В современной России число специалистов сократилось очень заметно.

«Выпускники школ без особого энтузиазма идут на геологические специальности. В последние 5–7 лет российские вузы ежегодно выпускают порядка 1,5–2 тыс. молодых специалистов. При этом из набранных на геологические специальности студентов 50–60 % доходят до диплома, а из них в отрасли остаются только 30 %. То есть государство вкладывается в этот процесс, вузы готовят несколько тысяч молодых специалистов в год, но реально в геологии из них впоследствии остаются работать немногие», — пишет Павел Луняшин, советник председателя Союза старателей России.

На фоне сложной кадровой ситуации компании не могут позволить себе расходовать время на ручное выполнение рутинных задач. Высвобождая временной ресурс за счет механической работы, предприятия могут предлагать геологам более интересные и разноплановые задачи, что потенциально способно привлечь в сферу молодых специалистов, заинтересованных в нешаблонной разнообразной работе с творческим подходом. Однако для этого необходимо внедрить в работу компании решения для автоматизации анализа керна.

Как машинное обучение распознает керн

Технология, способная качественно изменить и упростить распознавание керна, — машинное зрение. Инструмент автоматически распознает изображения и дает им подробные описания на основе больших данных.

Хотя машинное зрение уже применяется по всему миру в сферах охраны и безопасности, сельского хозяйства и здравоохранения, решений для анализа керна на основе этой технологии пока не существует. В России первым инструментом, который выйдет на рынок в 2025 г., готовится стать «Юзкерн».

«Под капотом» решения — алгоритм на основе машинного зрения, который детектирует столбики породы и определяет ее класс по набору характеристик. Кроме того, система будет автоматически определять глубины, соответствующие каждому столбику керна. Таким образом, геолог получит обширные сведения о породе: ее строении и составе, возрасте, условиях формирования, наличии углеводородов.

Илья Смирнов
Руководитель практики машинного обучения и искусственного интеллекта ГК «Юзтех»

«Сейчас распознавание керна осуществляется обычным ручным способом. Геолог анализирует скважину, записывает на листочек, а потом заносит данные в таблицу. Машинное зрение упростит эту работу за счет того, что фотографии керна будет анализировать искусственный интеллект. Это своеобразная система поддержки принятия решений. Геолог доверяет системе анализ керна, поэтому процесс происходит за короткое время относительно визуального осмотра», — пояснил Илья Смирнов, руководитель практики машинного обучения и искусственного интеллекта ГК «Юзтех».

Решение также предусматривает возможность автоматической синхронизации и интеграции машинного распознавания керна с данными геофизических исследований скважин.

По словам Ильи Смирнова, такая интеграция необходима, чтобы повысить достоверность описания, прогноза извлечения и последующих действий, основанных на этом прогнозе.

«Мы ожидаем, что благодаря интеграции с данными сейсмо- и электроразведок точность прогноза повысится. Дело в том, что данные с полей несут дополнительную информацию о геологической структуре среды, из которой взята проба керна. Точность каждого из этих методов индивидуально не очень высокая, однако все вместе параметры позволят точнее прогнозировать запасы минерального ресурса», — заявил Илья Смирнов.

Эффекты и страхи: может ли программа заменить геолога?

По оценке специалистов ГК «Юзтех», автоматизированный подход ускорит обработку керна до 10 раз.

Никита Ефимов
Руководитель направления по развитию бизнеса ГК «Юзтех»


«Получится конвейер: геологу не придется тратить много времени на анализ керна. Это позволит экономить время и деньги. Мы много общаемся с компания-милидерами добывающей отрасли, и все они испытывают потребность в подобных решениях, — уточнил Никита Ефимов, руководитель направления по развитию бизнеса, ГК «Юзтех». — Развитие таких технологий необходимо не только бизнесу, но и некоммерческим структурам. Государственные учреждения, ответственные за все запасы полезных ископаемых в стране, нуждаются в автоматизации рутины не меньше, чем бизнес».

Позитивным эффектом от машинного обучения в распознавании керна станет не только экономия времени, но и повышение точности анализа. Компании смогут минимизировать человеческий фактор при оценке керна и интерпретации результатов и, как следствие, сократить расходы из-за ошибок.

«После внедрения работа должна измениться в плане экономии времени на документацию керна, повышении качества документации, высвобождении человеческих ресурсов, снижении рисков отставания документации и опробования от бурения, что происходит на большинстве предприятий. В свою очередь это позволит оперативно менять направление и объемы буровых работ, повысит эффективность геологоразведочных работ и приведет к экономии метров бурения и денег инвестора», — считает Алексей Котов.

Стоит уточнить, что решение не станет полноправной заменой геолога. По мнению экспертов ГК «Юзтех», на сегодняшний день такая замена попросту невозможна. «Мы не создаем цифрового двойника геолога. Речь идет о том, чтобы помочь специалисту, а не упразднить его. Мы называем «Юзкерн» цифровым подсказчиком. Технология сделает механическую работу, но принимать решение о добыче по-прежнему будет человек», — подытожил Никита Ефимов.

Такое признание — одновременно плохая и хорошая новость для золотодобывающей отрасли России. Плохая в том, что сфера далеко отстала от финансов, ретейла, телекоммуникаций и других секторов, которые активно используют «big data» и оцифровали множество процессов в ежедневных операциях, что позволяет им работать более эффективно. В этом смысле золотодобыча выглядит догоняющим сектором, который живет по правилам из прошлого века.

Хорошая же новость в том, что именно в золотодобыче — а также в добыче полезных ископаемых в широком смысле слова — кроется колоссальный потенциал для бурного роста. В отрасли, где машинное зрение и искусственный интеллект практически не уч аствуют в работе, каждое подобное решение способно резко увеличить продуктивность производства и маржинальность бизнеса в целом. А значит, игроки золотодобывающей и смежных отраслей наверняка займут важное место среди локомотивов цифровой трансформации российской экономики.

Опубликовано в журнале «Золото и технологии», № 4 (66)/декабрь 2024 г.